‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Son videoda, makine öğrenimi modellerimizle, regresyon modelleri üzerine kurulu makine öğrenimi modellerimizle
‫veya psişik kredi terminolojisindeki regresyon tahmincileriyle tahminler yapmak için tahmin yöntemini nasıl kullanabileceğimizi
‫gördük.
‫Şimdi neyi ele aldığımızı, neyi işlediğimizi tekrar kontrol edelim.
‫Yani sıfır bir, iki, üç yaptık.
‫Verilerimiz üzerinde bazı tahminlerde bulunduk çünkü makine öğreniminin amacı da bu, doğru,
‫bir tür tahminlerde bulunmak.
‫Elimizde bazı mevcut veriler var.
‫Kalıpları bulmak için bu veriler üzerinde bir algoritma eğitmek ve bu kalıpları gelecekte tahminler yapmak için kullanmak
‫istiyoruz.
‫Ancak bu tahminleri yapmak kadar önemli olan bir diğer şey de bu tahminleri değerlendirmektir.
‫Hadi buna geçelim.
‫Yeni bir başlık yazacağım.
‫İşte başlıyoruz, 4. 0.
‫Bir makine öğrenimi modelinin değerlendirilmesi.
‫Modellerimizi değerlendirmemizin nedeni şudur.
‫Bu yüzden bir şeyi tahmin etmek için bir model oluşturduk ve sonra bunu bir uygulamaya koymak istedik.
‫Modelimiz kötü tahminler yapıyorsa, bu uygulamayı kullanan herkes için harika bir deneyim
‫olur mu?
‫Muhtemelen hayır.
‫Dolayısıyla modellerimizi uygulamaya koymadan veya bir şey hakkında tahminde bulunmadan önce bu oldukça kritik
‫olacaktır.
‫Elimizdeki mevcut tahminleri değerlendirmek istiyoruz.
‫Psişik öğrenme ile, iyi değerlendirmenin üç yolu vardır, kendi özel yollarınızı yaratabileceğiniz
‫üç dahili yol.
‫Ancak üçüncü yol, psişik kredi modellerini, kesik tahmincileri değerlendirmektir.
‫Bunlar psişik ödünç kütüphanesinin bir parçası.
‫Birincisi, skor yönteminde yerleşik tahmincilerdir.
‫Şimdiye kadar bu konuda biraz deneyim kazandık.
‫İki puanlama parametresidir.
‫Bu skor parametresini görmedik.
‫Aslında çok şey anlatmış olabiliriz, ancak bunların her birinin üzerinden geçeceğiz ve ardından belirli
‫metrik işlevleri sorun edeceğiz.
‫Dolayısıyla, sınıflandırma veya regresyon ile çalışmanıza bağlı olarak, bu sorun zamanlarının her biri için belirli
‫değerlendirme ölçütleri olacaktır.
‫Peki bunu nereden alıyoruz?
‫Bu, psişik kredi belgelerine giriyor.
‫Bu metrikler.
‫Ve skor çok önemli bir parçadır.
‫Bu arada, bu sizin asıl müfredatınız, bunu okumak için bunların hepsini ezbere
‫bilmeniz gerekmiyor, sadece bu bilgileri nerede bulacağınızı anlamanız yeterli.
‫Bu, bir programcı ve özellikle de makine öğrenimi mühendisi olmanın büyük bir parçasıdır.
‫Bir veri bilimci sadece nereye bakacağını, nereden bir şeyler bulacağını bilir.
‫Bunu buraya koyacağım ve üç farklı API'yi aldım.
‫Böylece tahmini puan yöntemine, puanlama parametresine ve metrik fonksiyonlara sahip oluruz.
‫Bunların her birini tek tek ele alalım.
‫Hey, onu buraya getireceğim.
‫Ve sonra bunu buraya koyacağım.
‫Bunlar hakkında daha fazla bilgiyi buradan okuyabilirsiniz.
‫Harika.
‫Şimdi puanlama yönteminin bir özetini yapalım ve bunu güzel ve hoş görünmesi için biçimlendireceğim.
‫Şunun içine yuvarlan. Çok güzel.
‫Bir özet geçelim.
‫Bu yüzden birinci madde için buraya küçük bir başlık daha koyacağım.
‫Skor yöntemi ile bir modeli değerlendirmeye gideceğiz.
‫Bunu sahte hale getirin ve ölçeklendir, topluluğu öğren, içe aktar, rastgele orman sınıflandırıcıdan gideceğiz.
‫Bu yüzden önce sınıflandırma verilerimizle yapacağız.
‫AMP Rastgele Tohum 42.
‫Şimdi sizden burada bir meydan okuma yapmanızı istiyorum.
‫X ve Y'yi oluşturun.
‫Buraya bazı yorumlar bırakacağım.
‫X ve Y oluşturun, eğitim testi oluşturun.
‫Yani bu X eşittir kalp hastalığı olacak, kalp hastalığı veri setimizi kullanacağımız ve sonra oluşturmak
‫istediğimiz bir şey.
‫Burada sınıflandırıcı model örneğine ineceğim ve ardından sınıflandırıcıyı eğitim verilerine uyduracağım.
‫Bu yüzden size meydan okuyorum.
‫Videoyu burada durdurabilir ve bu yorumları kendiniz doldurmaya çalışabilirsiniz.
‫Ama üç dakika içinde döneceğim.
‫Bir.
‫Geri döndüm.
‫Umarım bunları doldurmak için bir şans vermişsinizdir.
‫Ama değilse, sorun değil.
‫Onları birlikte inceleyeceğiz.
‫Bu kodu tam buraya yazdık.
‫Şimdi, bu, daha önce birkaç kez yazdığımız şeyleri yeniden yazıyorsak, sanki bir şeyler almışız gibi kodu kopyalayıp
‫yapıştırmanıza izin vereceğim tek zamanlardan biridir.
‫Bunu kopyalayacağım.
‫Bunu indireceğim.
‫Skor yöntemini kontrol ediyoruz.
‫İlk olarak bunu kontrol edeceğiz.
‫Bunu kopyala yapıştır yapalım.
‫Yani rastgele tohum, verileri oluşturun, verileri bölün, rastgele orman sınıflandırıcısını örnekleyin.
‫Şimdi, evet, bir tahminin varsayılan olarak 100 olduğuna inanıyorum.
‫Onu orada bırakacağız zaten.
‫Modeli eğitim verilerine uydurun.
‫Bırakalım bu iş yürüsün.
‫Çok güzel.
‫Yani bir uyumumuz var.
‫Rastgele orman sınıflandırıcı, güzel ve hızlı.
‫Peki şimdi skor yöntemini nasıl kullanacağımızı düşünüyorsunuz?
‫Şimdi, bu biraz hileli bir soru çünkü az önce yukarıda gördük.
‫Aslında tüm bunları kopyaladığımız hücreden geldi.
‫Hadi deneyelim.
‫Gördün mü?
‫Skor.
‫Peki onların eğitim verileri üzerinde puanlamayı denesek nasıl olur?
‫1. 0.
‫Şimdi, neden 1 puan almış olabilir. 0 olduğunu hayal edersek, eğitim verisi üzerinde?
‫Bu arada, skor için en yüksek değer nedir?
‫Bunu açıkça yazacağım.
‫Puanlama yöntemi için en yüksek değer 1'dir. 0.
‫En düşük değer 0'dır. 0.
‫Yani 1. 0.
‫Bir sınıflandırma algoritması için varsayılan puan yöntemi, verilen test verileri ve etiketler üzerinde ortalama doğruluğu döndüren
‫doğruluktur.
‫Ve şimdi, elbette, doğruluk ve yüzde istiyorsak bunu yüzdeye dönüştürmemiz gerekecek.
‫Yani 1. 0 %100 doğruluktur.
‫Yani bu 0 olsaydı. 8, %80 doğruluk olacaktır.
‫Şimdi, makine öğrenimi modelimiz neden %100 mükemmel bir puan alıyor?
‫Size herhangi bir yerde mükemmel puan alan herhangi bir makine öğrenimi modeline şüpheyle yaklaşmanızı söylemiş miydim?
‫Değilse, bunun size her zaman mükemmel ölçümlere şüpheyle yaklaşmanızı söylediğimi düşünün.
‫Modelimiz neden 1 alıyor? 0 eğitim verisi üzerinde?
‫Bunun nedeni, tüm eğitim özelliklerine ve tüm eğitim etiketlerine maruz kalmış olmasıdır.
‫Dolayısıyla model yeterince güçlüyse, eğitim verilerinde mükemmel bir puan elde edecektir
‫çünkü verileri bölebilmektedir.
‫Bizim durumumuzda bu ikili sıfır ve birdir.
‫Tüm X tren değerlerinden tahmin yapabilir.
‫Tüm Y tren değerlerini mükemmel bir şekilde tahmin edebilir.
‫Şimdi, test verileri için farklı bir senaryo olabilir.
‫Unutmayın, henüz test örneklerini görmedi.
‫Modelimizin eğitim özelliklerinden ve eğitim etiketlerinden daha önce görmediği örnekler hakkında tahminde bulunabilecek kadar
‫öğrenebilmesini istiyoruz.
‫Makine öğreniminin özü budur.
‫Daha önce görmediğimiz veriler üzerinde tahminler, kaliteli tahminler yapmak için mevcut verilerdeki
‫kalıpları öğrenin.
‫Yani görünmeyen verilerde puan biraz daha düşük.
‫Şimdi, bu, kendi makine öğrenimi projelerinizde ve her yerde makine öğrenimi araştırma makalelerinde
‫sık sık göreceğiniz bir eğilimdir.
‫Eğitim puanı genellikle bazen test puanından biraz daha yüksektir, ancak nispeten yakın
‫olmalıdırlar.
‫Ancak eğitim genellikle test puanından daha yüksek olacaktır.
‫Ve eğer %100 doğruluk gibi mükemmel bir test puanı alırsanız, her zaman şüpheci olun.
‫Geri dönün ve verilerinizi kontrol edin.
‫Ancak modelimizi biraz daha kötü yaparsak, belki sadece beş tahminci kullanırız.
‫Bakalım burada ne olacak.
‫Eşit olarak bir dizi tahmin.
‫Beş.
‫Eğitim puanı nedir?
‫Nasıl mükemmelden daha az puan aldığımızı görüyor musunuz?
‫Kaç tane almasını sağlayabiliriz?
‫Mükemmel.
‫İşte oldu.
‫Sadece on taneye ihtiyacı var.
‫Bu, bir topluluk algoritmasının gücüdür.
‫Sadece iki tane kullansak nasıl olur?
‫Ne kazanıyor?
‫Sadece iki kişiyle hala %90'ını alıyor.
‫Peki bu nasıl bir performans sergiliyor?
‫Bakın, çok daha kötü bir puan alıyoruz.
‫İşte topluluk algoritması özetle budur.
‫Rastgele Orman en güçlü ve en hızlı topluluk algoritmalarından biridir, bu nedenle burada on tane kullanıyoruz.
‫Eğitim verilerinde mükemmel bir puan alıyoruz.
‫Ya 500'e kadar çıkarsak?
‫Test puanını yükseltebilir miyiz?
‫Aslında o kadar da yüksek bir sınav puanı elde etmiyoruz.
‫Belki 1000 tane kullansak bile.
‫Makine öğrenimi modelleriyle farklı şeyleri nasıl değiştirebileceğinizi görüyorsunuz.
‫İşin eğlenceli kısmı da bu, değil mi, farklı şeyleri değiştirip farklı sonuçlar elde etmek.
‫Şimdi ilerleyelim.
‫Sınıflandırıcılar için skor yöntemini gördük.
‫Sınıflandırma modellerinde ve psişik öğrenmede varsayılan puan değerlendirme ölçütünün ne kadar doğruluk olduğunu unutmayın,
‫bunu dokümanda bulabilirsiniz.
‫Biz de aynısını yapalım.
‫Regresyon problemimizde skor yöntemini kullanalım.
‫O yüzden
‫bunu size bırakıyorum.
‫Bunu tekrarlamanızı istiyorum, ancak bir regresyon veri seti için ve bir regresyon algoritması kullanarak ve skor yöntemini
‫test ederek, size bir ipucu vereceğim.
‫Bunu daha önce de yapmıştık, ancak bu kez kendiniz yazmayı denemenizi istiyorum.
‫Aynı kurulumu yapın, ayarlayın, verileri yapın, verileri bölün, modeli modele uydurun, modeli puanlayın.
‫Bir sonraki videoda görüşürüz.